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安倍实验室的郭宇:零知识证明原理解读与深度神

作者:高分资讯来源:高分资讯 数字货币 2020年09月25日

零知识证明在区块链被广泛使用,包括块压缩、保护交易匿名、身份隐私、数据共享、链下数据存储完整性等。

原标题:《安比实验室郭宇:当深度神经网络遇上零知识证明》

演讲:安倍实验室创始人郭宇

本文是万向区块链蜂巢学院29届网上公开课的分享内容。本期邀请赛比特实验室创始人郭宇分享《当深度神经网络遇上零知识证明》。

安比实验室郭宇:解读零知识证明原理与深度神经网络应用研究

今天,我想和大家谈谈《当深度神经网络遇到零知识证明》。

零知识证明安比实验室郭宇:解读零知识证明原理与深度神经网络应用研究

“零知识证明”的概念对于区块链的底层技术架构来说并不陌生。它是由戈德瓦瑟、米卡里和拉科夫在1985年提出的(如图)。长期以来,“零知识证明”只局限于计算理论研究的一个小领域,但其影响是深远的。

零知识证明中有一个词“证明”,在整个人类文明发展史上经历了多次范式转换。在古希腊,“证明”是一种巧妙的数学技巧;20世纪初,数学证明在第三次数学危机中被重新解释,形式逻辑被引入并形式化,计算理论和计算机由此诞生。

到了20世纪70年代,发现了程序和证明之间的奇妙联系,引入了现代函数式编程和自动定理证明的许多概念。到了20世纪80年代,“证明”的概念被扩展到交互式系统。20世纪80年代后,互动证明系统在哲学和理论方面带来了革命性的新见解。

第一次看到零知识证明的概念,第一反应是非常违反直觉。为什么是「反直觉」?我简单介绍一下零知识证明的基本框架。

安比实验室郭宇:解读零知识证明原理与深度神经网络应用研究

零知识证明中右边一定有一个人。我们叫他Bob,左边可能有不可信的机器。这个时候,假设Bob有一个计算任务要交给左边的机器,但是机器本身可能是被别人控制的。Bob需要取一个“f()”函数作为计算任务,带入“x”,交给左边的机器完成计算任务。因为这个计算过程发生在左边的机器上,鲍勃没有见证整个计算过程,那么鲍勃为什么要相信计算结果Y=F (X,w)的公式可以成立呢?另外,计算过程中混入了一些只有左机知道的秘密数据(W),而Bob没有W,所以Bob无法通过重复计算过程来知道计算结果是否正确。在这种情况下,鲍勃还能相信计算结果是正确的吗?

总之,零知识证明可以神奇地让鲍勃相信计算结果是正确的。这听起来有点不可思议。信任度计算结果y是基于对左边机器的不信任,也就是说零知识证明它凭空产生了一些信任,这就是反直觉。想象一下,两个人在完全不信任对方的情况下,可以通过一些事情来建立信任,这是非常有趣的。

综上所述,反直觉零知识证明,可以这样理解:它可以保证一个远程计算过程的完整性和机密性。

1、完整性。,虽然我没有看到计算过程发生在远处,虽然我没有亲眼目睹,但我知道计算过程一定是真实发生的,计算结果是正确的,这意味着计算过程没有被恶意修改或伪造。

2、机密性。,虽然我不能见证计算过程,但我不能知道计算过程中的一些中间结果和一些内部信息,所以整个计算过程,包括一些秘密输入,对我来说是保密的。

这就是反直觉零知识证明所能达到的。零知识证明有什么用?我觉得最直接的用途就是所谓的“数据隐私保护”。我简单列举了一些个人资料,比如健康资料,银行流水,旅行安排,通讯记录。其实我们不想让任何人知道我们的健康状况,包括心跳和病历,也不想让任何人知道我们每天花了多少钱。但我们也想享受第三方的服务,比如出去打车,想让一部分人知道自己在哪,但不想让别人知道,或者只是想让他知道一个大概的地方,不想让他知道具体的位置。

企业数据:人事档案、仓储物流、财务账册、客户信息。传统上,这些都是非常机密的数据。但是,为了最大化企业之间的合作,必须共享一些数据。零知识证明提供了一种同时保证数据隐私和共享数据的方式,所以它对我们未来生活和工作最大的影响就是提供了非常有效的数据隐私保护技术。

零知识证明在区块链的底层技术中有许多有趣的用途。自1985年提出以来,一直停留在理论结果的水平,直到区块链技术被大规模应用。从2015年到2020年,零知识证明在区块链被广泛使用。包括块压缩、交易匿名保护、身份隐私、数据共享、链下数据存储完整性等。所有这些都应该是区块链行业的技术朋友所熟悉的。

接下来介绍两个基本概念。

非交互式零知识

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